Vamos a desglosarlo. Así es como se ve una red neuronal de alimentación directa.
Busquemos el algoritmo de regresión logística.
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Qué sucede exactamente en un solo NN.
- Primero incorporamos valores de entrada y luego lo entrenamos para obtener valores de salida.
- Luego inicializamos nuestra clase y asignamos pesos aleatorios a una matriz de tres por uno con los valores en el rango de -1 a +1 con una media de 0.
- La parte importante donde asignamos una función de activación al NN, cuando le pasamos la función ponderada, la convertirá en probabilidad entre 0 y 1. Esto ayudará a hacer nuestra predicción.
- Y luego entrenamos iterativamente actualizando pesos para minimizar el error.
Sí, incluso la arquitectura de Single Feedforward NN y el algoritmo de regresión logística se parecen.
Una regresión logística es una instancia especial de Single feedforward NN.
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